package yz.mr.wordcount;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 *实现Reduce阶段的数据处理逻辑
 *      需要继承Reducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>
 *          keyin valuein 表示Reduce阶段数据输入的类型  数据是由Mapper输出的，所以Reduce输入类型就是Mapper端输出类型
 *          KEYOUT, VALUEOUT 表示最终的输出结果  key 是单词  数据类型：Text  数据统计结果是一个数值: IntWritable
 */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable,Text,IntWritable> {

    /**
     * @param key  单词
     * @param values 单词对应的每一个标间数据 1
     * @param context  上下文对象，可以连接Map和Reduce
     * @throws IOException
     * @throws InterruptedException
     */
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {

        int res = 0;
        //对标记值进行取值，并且做累加
        for (IntWritable value : values) {
            int i = value.get();
            res += i;
        }

        //得到结果后，进行写出操作  需要对value进行包装，因为是IntWritable类型
        context.write(key,new IntWritable(res));
    }
}
